A NALYSIS OF A M EDICAL T ENT AT THE T ORONTO C ARIBANA P ARADE
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To review the experience with an on-site medical tent for a mass gathering and to analyze patient records in a manner to more appropriately allocate resources and identify possible delays in definitive care. METHODS: The logistics of providing an on-site medical tent is reviewed, followed by a retrospective chart review of 126 patients over a two-year period. Prior to the chart review, an injury classification was developed that categorized patients based on the necessity of transport to hospital. Data were also analyzed for times of peak patient flow, types of injuries, and needless delays in definitive care. RESULTS: An average of 63 patients (95% CI 44-77) were seen in the tent and 1.3 patients sought care per 10,000 spectators. Peak times were between 1600 and 2000 hours. The average number of patients each hour was 6.5 (95% CI 0-13). Severe, intermediate, and minor injuries accounted for 16%, 38%, and 46% of total injuries, respectively. Nine cases were found where the patients arrived and left the medical tent by ambulance. Four of these instances may have represented a needless delay in definitive care. The details of each of these cases are reviewed. CONCLUSIONS: The results indicate that on-site medical coverage, with appropriate supports, is indeed safe. The frame-work provided with regard to setup and analysis of work-load will help others in the planning of medical care for similar mass gatherings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».